{"id":27066,"date":"2022-05-09T08:55:06","date_gmt":"2022-05-09T14:55:06","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=27066"},"modified":"2022-05-09T08:55:16","modified_gmt":"2022-05-09T14:55:16","slug":"los-lideres-tecnologicos-necesitan-un-nuevo-enfoque-para-maximizar-el-valor-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-lideres-tecnologicos-necesitan-un-nuevo-enfoque-para-maximizar-el-valor-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos necesitan un nuevo enfoque para maximizar el valor de la IA"},"content":{"rendered":"

\u00bfQu\u00e9 hace a un l\u00edder ideal?\u00a0Tradicionalmente, podr\u00edamos decir asertividad, certeza, decisi\u00f3n.\u00a0Eso es porque tradicionalmente las empresas han premiado la confianza.<\/span><\/p>\n

Como humanos, todos entendemos que hay incertidumbre en el mundo: cada situaci\u00f3n presenta una distribuci\u00f3n probabil\u00edstica de resultados potenciales, pero mostramos cualquier cosa que se acerque a una duda en un entorno empresarial y alentamos m\u00e1s preguntas o, peor a\u00fan, preguntas sobre nuestra capacidad.\u00a0Entonces aprendemos a proyectar confianza y certeza en torno a un resultado espec\u00edfico.\u00a0Pero incluso el l\u00edder m\u00e1s autoritario a menudo adivina al tomar decisiones.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, a medida que\u00a0la inteligencia artificial<\/a>\u00a0contin\u00faa avanzando hacia la corriente principal, muchos l\u00edderes descubren que necesitan aprender una nueva forma de liderar.\u00a0Los sistemas de IA en su mayor parte producen probabilidades matem\u00e1ticas de ciertos resultados o recomendaciones.\u00a0Para los l\u00edderes, esto significa ajustar la forma en que nos comunicamos sobre el futuro y c\u00f3mo se toman las decisiones.<\/span><\/p>\n

A medida que las empresas adoptan tecnolog\u00edas de IA, los l\u00edderes deben aceptar la incertidumbre, reconocer nuestras limitaciones y pensar de manera diferente.\u00a0La toma de decisiones probabil\u00edstica, es decir, decisiones que consideran la posibilidad de resultados alternativos, es el n\u00facleo de este nuevo enfoque.\u00a0Y aquellos de nosotros que adoptemos un estilo de liderazgo que complemente esta tecnolog\u00eda obtendremos una ventaja competitiva en la era de la IA.\u00a0Aquellos que no lo hagan podr\u00edan tener millones de d\u00f3lares en datos fluyendo a trav\u00e9s de su organizaci\u00f3n y nunca ser capaces de capitalizarlos.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 es la toma de decisiones probabil\u00edstica?<\/span><\/h3>\n

La mentalidad determinista que actualmente gobierna la mayor\u00eda de las empresas intenta acabar con la incertidumbre.\u00a0Las decisiones se desempaquetan como, \u00bfestuvo bien o mal?\u00a0\u00bfQui\u00e9n tom\u00f3 finalmente esa decisi\u00f3n?\u00a0\u00bfDeber\u00edan estar en ese papel?<\/span><\/p>\n

Los modelos de IA y\u00a0aprendizaje autom\u00e1tico (ML)<\/a>\u00a0requieren un conjunto diferente de preguntas.\u00a0No sopesan simplemente “correcto” o “incorrecto”, los modelos de IA son probabil\u00edsticos y brindan una visi\u00f3n de la probabilidad matem\u00e1tica de la incertidumbre.\u00a0Si se superponen la intuici\u00f3n y la experiencia humanas, de repente se tiene un debate muy interesante e informado, con informaci\u00f3n procesable proporcionada por adelantado, a diferencia de los datos atrasados \u200b\u200bque todos estamos acostumbrados a diseccionar.<\/span><\/p>\n

En otras palabras, ya no se trata de preguntar qui\u00e9n tom\u00f3 la decisi\u00f3n \u201cequivocada\u201d y si deber\u00eda estar en ese rol.\u00a0En cambio, es;\u00a0\u201cSi el modelo cree que es muy poco probable que necesitemos ese nivel de inventario, \u00bfpor qu\u00e9 no lo recomienda?\u201d.<\/span><\/p>\n

Esto nos da la oportunidad de hacer preguntas antes de un evento, comprender los problemas m\u00e1s r\u00e1pidamente e identificar cualquier suposici\u00f3n incorrecta.\u00a0M\u00e1s que eso, tiene un gran impacto en el empoderamiento de los equipos.\u00a0Por un lado, los empleados ya no est\u00e1n a merced de un jefe que insiste en que \u201clo que digo vale\u201d.\u00a0Los buenos sistemas probabil\u00edsticos tambi\u00e9n ayudar\u00e1n a los l\u00edderes a detectar sus propios sesgos, o los de sus equipos, al asumir ciertos tipos de resultados.\u00a0Fundamentalmente, los equipos tienen una nueva libertad para cuestionar el proceso y realizar mejoras que impulsar\u00e1n el \u00e9xito comercial.\u00a0Tienen la informaci\u00f3n que necesitan por adelantado y no tienen que cuantificar una corazonada o una decisi\u00f3n instintiva que no result\u00f3 como se esperaba.<\/span><\/p>\n

Formas en que las empresas pueden adoptar el pensamiento probabil\u00edstico<\/span><\/h3>\n

Los datos necesarios para la toma de decisiones probabil\u00edsticas ya se est\u00e1n moviendo a trav\u00e9s de un negocio, pero la mayor\u00eda no los est\u00e1 aprovechando en todo su potencial.\u00a0Muy pocas empresas est\u00e1n utilizando un proceso de decisi\u00f3n probabil\u00edstico en todas las funciones, aunque estamos viendo avances en \u00e1reas como la previsi\u00f3n, el mantenimiento de activos y la predicci\u00f3n de fallas.<\/span><\/p>\n

El pron\u00f3stico<\/a>\u00a0del tiempo es un ejemplo de decisi\u00f3n probabil\u00edstica con el que probablemente todos estamos familiarizados.\u00a0Los pron\u00f3sticos del tiempo tienden a compartirse con una probabilidad de ese resultado;\u00a0por ejemplo, al predecir la trayectoria de un hurac\u00e1n, los pronosticadores incluyen una variedad de posibles trayectorias y resultados.\u00a0Esto permite la preparaci\u00f3n para emergencias y significa que las personas y los servicios de emergencia tienen una idea de la gama total de posibilidades y pueden planificar en consecuencia.\u00a0Estos caminos est\u00e1n determinados por modelos matem\u00e1ticos e interpretados por expertos humanos.\u00a0Tambi\u00e9n son realmente \u00fatiles como ‘usuarios finales’ o ‘consumidores’.<\/span><\/p>\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo nosotros, como l\u00edderes, damos el salto de ejemplos familiares de probabilidad en nuestra vida cotidiana para incorporarlo en nuestros equipos y organizaciones?\u00a0Es una respuesta enga\u00f1osamente simple: hacer preguntas.<\/span><\/p>\n

El primer paso hacia cualquier cambio es tener curiosidad sobre su funcionamiento interno.\u00a0En este caso, c\u00f3mo se recopilan, conservan y modelan los datos.\u00a0Si no hay datos, entonces esa es la primera pregunta que debe hacerse;\u00a0\u201c\u00bfPor qu\u00e9 no tenemos ning\u00fan dato sobre esto?\u201d.<\/span><\/p>\n

Si hay datos disponibles, \u00a1entonces las preguntas son pr\u00e1cticamente ilimitadas!\u00a0Diferentes empresas, incluso diferentes equipos dentro de esas empresas, se encuentran en diferentes etapas de\u00a0alfabetizaci\u00f3n de datos<\/a>\u00a0;\u00a0y d\u00f3nde se sientan en una escala de madurez determinar\u00e1 las preguntas que debe hacer.\u00a0Para aquellos que a\u00fan se encuentran en las primeras etapas de su viaje de IA, la pregunta podr\u00eda ser “\u00bfConfiamos en los datos que tenemos sobre esto?”.\u00a0Por lo general, varios equipos dentro de una empresa registran los mismos puntos de datos y, a menudo, existen discrepancias entre los dos informes.\u00a0Encontrar una ‘fuente \u00fanica de verdad’, es decir, datos que todos est\u00e9n de acuerdo en que son precisos, es un primer paso importante para comprender un resultado.<\/span><\/p>\n

Por el contrario, los equipos m\u00e1s maduros podr\u00e1n explicarle los modelos que han utilizado.\u00a0Las preguntas que se deben hacer aqu\u00ed son: \u201c\u00bfPor qu\u00e9 usamos este modelo?\u201d;\u00a0\u201c\u00bfHay alg\u00fan sesgo que debamos tener en cuenta y podr\u00eda mitigarse utilizando un modelo o enfoque diferente?\u201d.<\/span><\/p>\n

Una palabra de advertencia para los usuarios menos t\u00e9cnicos que buscan ‘inclinarse’ y aprender: aseg\u00farese de abordar la situaci\u00f3n declarando expl\u00edcitamente que realmente est\u00e1 buscando aprender y con un marco de curiosidad.\u00a0Si la gente de datos sospecha que est\u00e1 all\u00ed para criticar, criticar o juzgar su trabajo, \u00a1y es posible que tenga un mot\u00edn en sus manos!\u00a0En su lugar, haga preguntas y participe en la experiencia de aprendizaje: busque t\u00e9rminos que no entienda, pregunte qu\u00e9 t\u00e9cnica est\u00e1 utilizando el equipo y lea el documento.<\/span><\/p>\n

Adoptar la IA en su negocio<\/span><\/h3>\n

Recuerde, est\u00e1 en el mismo equipo que esa gente de datos, y esa es una distinci\u00f3n importante.\u00a0Cuando se trata de IA, los equipos interfuncionales son consistentemente m\u00e1s exitosos y m\u00e1s r\u00e1pidos.\u00a0Poner en producci\u00f3n grandes proyectos de IA con impacto comercial requiere un equipo con m\u00faltiples habilidades que pueda infundir el proceso de creaci\u00f3n de modelos con intuici\u00f3n comercial, conocimiento y experiencia a lo largo de la construcci\u00f3n;\u00a0y, en \u00faltima instancia, l\u00edderes comerciales que pueden actuar sobre los resultados del modelo.<\/span><\/p>\n

Se necesita un equipo con conocimientos t\u00e9cnicos para construir el modelo y experiencia comercial para comprender sus predicciones y c\u00f3mo actuar en consecuencia.\u00a0Si alguna parte de este proceso ocurre en silo, los resultados tienden a ser de menor calidad, retrasados \u200b\u200by, a menudo, irrelevantes (\u00a1es una de las razones por las que muchos proyectos de ML no pasan a producci\u00f3n!).<\/span><\/p>\n

Un futuro en el que la IA est\u00e9 integrada en nuestras organizaciones est\u00e1 m\u00e1s cerca de lo que pensamos, y se necesitar\u00e1n l\u00edderes visionarios para apoyar esa transici\u00f3n.\u00a0Los l\u00edderes m\u00e1s exitosos, los que prosperan en un negocio impulsado por IA, ser\u00e1n aquellos de nosotros que inviertan un nivel de curiosidad en el proceso y est\u00e9n en un viaje para aprender bastante sobre el tema, en lugar de subcontratar esa alfabetizaci\u00f3n.\u00a0No es necesario ser un experto, pero s\u00ed ser curioso.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/p>\n

Editor\u2019s Choice. (2022s, mayo 5). Tech leaders need a new approach to maximise AI value<\/i>. Information Age. Recuperado 9 de mayo de 2022, de https:\/\/www.information-age.com\/tech-leaders-need-new-approach-to-maximise-ai-value-123499303\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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